import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rc("font",family='FangSong')
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data_path = r'D:\2025.06计量经济学实证\202507开源与AI\0720作业\data\pricing_data.csv'
df = pd.read_csv(data_path)

# 选择自变量和因变量
X = df['Price'].values.reshape(-1, 1)
y = df['Sales'].values

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 查看模型参数
print(f'截距: {model.intercept_}')
print(f'系数: {model.coef_[0]}')

# 绘制回归图
plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际数据')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red', label='回归线')
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('价格与销售额的线性回归')
plt.legend()
plt.show()